第一章 数据可视化与matplotlib

第一章 数据可视化与matplotlib

1、数据可视化的概述
数据可视化在维基百科上是这样定义的：指一种表示数据或信息的技术，它将数据或信息编码为包含在图形里的可见对象，如点、线、条等，目的是将信息更加清晰有效地传达给用户，是数据分析或数据科学的关键技术之一。简单地说，数据可视化就是以图形化方式表示数据。决策者可以通过图形直观地看到数据分析结果，从而更容易理解业务变化趋势或发现新的业务模式。使用可视化工具，可以在图形或图表上进行下钻，以进一步获得更细节的信息，交互式地观察数据改变或处理过程。
2、matplotlib概述
数据可视化在机器学习和数据科学中是很重要的组成部分。在数据分析阶段，数据可视化能够帮助我们理解洞察数据间关系；在算法调试阶段，数据可视化能够发现问题，优化算法；在项目总结阶段，数据可视化能够展示项目成果。
Matplotlib是绘制图表的第三方库，可以快速方便地生成高质量的图表，包括直方图，柱形图，散点图，气泡图，折线图，三维图等。
●安装Matplotlib库
Anaconda :安装了anaconda之后，Matplotlib就已经被安装好了
●导入Matplotlib库中的pyplot子库

    import matplotlib.pyplot as plt

在pyplot环境中使用Figure对象进行绘图操作，在这种设计下它相当于一个画布区域 因此必须首先初始化该区域

    figure( num,figsize,dpi,facecolor,edgecolor,frameon)

★num : 图形编号可为数字或字符串类型
★figsize : 表示绘图对象的宽度与高度
★dpi : 定义了绘图图像的像素分辨率，默认设置为80
★facecolor : 背景色用于填充绘图区域
★edgecolor : 边框色定义了绘制在图形外围的颜色
★frameon : 控制是否显示绘图边框
★添加子标题 title (标题文字)

折线图和柱形图
●line charts and bar charts are essentially scatter plots with adjacent points connected by line segments. They can be created using the plot() function.

plot(x, y, color="blue", marker="o", label="Data Series", linewidth=2, markersize=10)
●条形图(Bar Chart)是一种用于展示不同类别数据相对大小的数据可视化工具，在Python中可以通过pyplot模块中的bar函数实现绘制。

bar( left, height, width, facecolor, edgecolor, label )

Scatter diagram
● Scatter diagram (也称为Scatter plot)是一种用于展示两变量之间关系的数据可视化工具。它能够帮助我们直观地观察变量之间的关联模式及趋势，并可进一步对同类别的样本进行区分（即根据特定属性将样本分为不同类别）。
★ scatter() 函数
该函数用于绘制Scatter plot图形并返回绘图对象。其基本调用格式为：scaler(x, y, scale_factor, color_map, marker_type, label)

本章小结部分